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摘 要：由于目前的人脸识别算法在样本不足且有对抗干扰的人脸识别应用场景中存在局限性，提出一种基于对称网络的识别算法。首先基于小样本进行对称网络训练，以获得样本的特征向量，确保同类样本特征向量距离近，异类样本特征向量距离远；然后基于样本特征向量训练SVM分类器，以进行人脸检测；同时引入PGD攻击算法，通过对抗攻击获得对抗样本，基于对抗样本进行模型训练，提升模型的鲁棒性。（剩余6760字）
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面向对抗干扰的小样本人脸识别算法研究
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